Apr, 2024

大型语言模型与用户界面相遇：反馈供应案例

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TL;DR将生成式 AI（GenAI）和大型语言模型（LLMs）应用于教育可以提高教学效率，丰富学生学习。使用当前的 LLM 涉及到会话式用户界面（CUIs）用于生成材料或提供反馈，但这带来了教育者在 AI 和 CUI 领域的专业知识需求、高风险决策的道德问题以及隐私风险。为了解决这些问题，我们建议从 CUIs 过渡到通过 API 调用利用 LLMs 的用户友好应用程序。我们提出了一个将 GenAI 道德地融入教育工具的框架，并展示了其在我们的工具 Feedback Copilot 中的应用，该工具为学生作业提供个性化反馈。我们的评估结果显示了这种方法的有效性，对 GenAI 研究人员、教育者和技术人员具有重要意义。这项工作为教育中的 GenAI 未来制定了一条路线。
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发现论文，激发创造
  • UICoder: 通过自动反馈对大型语言模型进行微调以生成用户界面代码

    通过使用自动生成的合成数据集和自动化工具，我们改进了现有的大型语言模型（LLMs），使其能够生成高质量的用户界面（UI）代码，并通过与其他基准模型的比较证明了我们的方法的有效性。

    Jun, 2024

  • 生成型人工智能和大型语言模型的全球学术指南概览

    本研究通过系统调查、基于文本挖掘的全球和国家指南、独立研究以及八十所大学层面的指导，提供了对教育中生成式人工智能（GAI）和大型语言模型（LLMs）的机会和挑战进行细致的理解。研究强调了在这些技术的整合过程中平衡方法的重要性，以 harness 利用其技术优势的同时，考虑伦理问题，并确保公平的获取和教育结果。最后，本文提出了促进负责任创新和道德实践，指导将 GAI 和 LLMs 整合到学术中的建议。

    May, 2024

  • 大型语言用户界面：由 LLM 驱动的语音交互用户界面

    通过利用大型语言模型 (LLMs) 的升级力量，本研究关注于构建一个可作为用户与用户界面之间中介的框架，通过对自然文本输入进行彻底分析，有效地理解用户需求，使得精心设计的 LLM 引擎能够分类最可能的可用应用程序，识别所需的用户界面组件，并随后执行用户预期行为，从而将静态用户界面系统转变为高度动态和适应性强的解决方案，引入智能和响应式用户体验的新领域。这样的框架可以从根本上改变用户完成日常任务的方式，提高效率，并大大减少认知负荷。

    Feb, 2024

  • 应用强大的大型 AI 模型于课堂教学：机遇、挑战和前景

    利用人工智能的互动场景增强课堂教学品质，包括对话自动完成、知识和风格传递，和评估人工智能生成的内容，探索多种应用和挑战，为未来研究提供清晰的道路。

    May, 2023

  • 教育中的大型语言模型概述

    人工智能在教育领域有深远的影响，特别是大型语言模型（LLMs）在智能教育（LLMEdu）中的应用，对提高教学质量、改变教育模式和调整教师角色有巨大的潜力，然而仍面临着挑战和问题。本文系统综述了 LLMEdu 的当前技术、挑战和未来发展，并介绍了 LLMs 与教育的特点以及将 LLMs 整合到教育中的好处。同时还回顾了将 LLMs 整合到教育行业的过程和相关技术的引入，并讨论了 LLMEdu 所面临的挑战和问题，以及未来优化 LLMEdu 的前景。

    May, 2024

  • 以人为本的 LLM-Agent 用户界面：立场论文

    使用大规模语言模型（LLM）代理人用户界面（LAUI）能够主动学习用户需求，提出新的交互方案，帮助用户发现新的工作流程，Flute X GPT 是一个具体的例子，利用 LLM 代理人、提示管理器和一个管笛教学的多模式软硬件系统来促进学习吹笛的复杂实时用户体验。

    May, 2024

  • 利用大型语言模型实现移动界面的交互式对话功能

    本文旨在通过预训练大型语言模型及相应的提示技术，实现轻量级、可通用的基于自然语言的手机交互，解决开发人员需要针对每项具体任务创建独立数据集和模型的成本和劳动力问题。研究表明，针对移动 UI 设计的四项重要建模任务中，我们的方法在不需要专用数据集和训练的情况下，取得了令人满意的竞争成绩。

    Sep, 2022

  • 机器人已经到来：导航计算教育中的生成 AI 革命

    人工智能和大型语言模型在计算机教育中的应用及其引发的伦理问题的综合调查和分析。

    Oct, 2023

  • 在教育和评估应用中探索提示式大型语言模型的能力

    利用大语言模型在现代教育领域创新的机会，通过研究提问型大语言模型、语法错误解释和人力资源面试评估，揭示了大语言模型在改变教育实践中的潜力和限制。

    May, 2024

  • 推进生成人工智能：科学教育中多模态大语言模型的变革性作用

    通过呈现示例创新的学习场景，探索了多模态大语言模型 (MLLMs) 在科学教育的核心方面的转变作用，包括文本创作、个性化学习支持、培养科学实践能力以及提供评估和反馈。同时，强调了在实施 MLLMs 时采取平衡的方法的必要性，确保技术对教育者角色的补充，以确保人工智能在科学教育中的有效和道德使用。

    Jan, 2024